探究基于组合神经网络的软测量技术研究

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1、logyforMasterStudyonSoftSensorBasedonStackedNeuralNetworksByJinHongxinAdvisor：Prof．PanHaitianCollegeofChemicalEngineeringandMaterialsScienceZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou．ER．ChinaApril．2010浙江工业大学学位论文原创性声明删姗⋯m㈣㈣111111111l㈣矾Y1776658本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取

2、得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：金涨鑫日期：zolo年s月2‘日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印

3、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密∥(请在以上相应方框内打“扩)作者签名：导师签名：金c共鑫日期：工o『o年s月z‘日浙江工业大学硕士学位论文神经网络的软测量技术研究摘要熔融指数是聚丙烯生产过程中最重要的质量指标。由于工艺设备以及技术上的原因，熔融指数难以在线测量，从现场采集聚丙烯产品样品进行化验则会造成测量滞后的存在，导致无法对熔融指数进行有效在线控制。针对聚丙烯生产过程熔融指数测量存在的难题，提出一种组合神经网络软测量建模方法，并用于建立熔融指数的软测量模型。本文的主要研究内容

4、如下：(1)首先简单介绍了聚合过程的特点，以及聚合反应过程研究存在的问题。探讨了软测量技术在聚合反应过程应用的可行性和意义。介绍了软测量技术的基本思想和实现步骤，并对各种软测量建模方法及其在工业领域中的应用现状进行了综述，并指出软测量技术在处理强非线性和不确定性对象时还有待完善。(2)具体分析了常用的BP神经网络算法，包括BP网络结构和BP训练过程及算法。针对人工神经网络在建立非线性对象模型时的缺点，引入组合预测方法。对组合预测的研究现状、分类、组合系数的确定进行了详细的介绍。最后将神经网络与组合预测方法相结合提出了组合神经网络，并将最小化最大

5、绝对误差作为求解组合权重的准则，提出了基于最小化最大绝对误差的组合神经网络建模方法。(3)综合分析Spheripol工艺的催化剂体系、均聚反应机理和生产浙江工业大学硕士学位论文工艺流程，确定影响熔融指数的辅助变量。其次，对选取的样本数据进行预处理，包括异常数据剔除、随机误差处理和数据归一化。随后采用经验法和凑试法相结合，确定了BP网络隐含层的数目和节点数。最后采用组合神经网络建模，并将组合神经网络同单一BP神经网络进行性能比较，通过比较分析说明了组合神经网络的有效性。关键词：聚丙烯，熔融指数，组合预测，人工神经网络浙江工业大学硕士学位论文STU

6、DYONSoFTSENSoRBASEDONSTACKEDNEURALNETWORKSABSTRACTMeltindexisthemostimportantindicatorofqualityintheproductionprocessofpolypropylene．Becauseoftheconstraintsofprocessequipmentandtechnical，themeltindexisdifficulttomeasureonline．Ifwedirectlymeasurethemeltindexofthepolypropylene

7、productsamples，thatwillresultthemeasurementdelay,meltindexcannotbecontrolledeffectivelyonline．BecausethemeltindexiSdi衔culttomeasureonline，modelofmeltindexpredictionbasedonstackedneuralnetworkswasestablished．Thisarticlemainlyincludesthefollowing：(1)Aboveall，introducedthechara

8、cteristicsofthepolymerizationprocessandproblemofpolymerizationprocessstudy．